SVD MFによるレコメンドについて

Question

やりたいこと

SVD、MFによって評価予測した行列をもとに、レコメンドをしたい

SVD、MFによる評価予測

SVD、MFによる評価予測までは、コードを書くことができました。

# 評価予測する行列A
A = numpy.array([
        [5, 3, 0, 1, 3],
        [4, 0, 0, 1, 1],
        [1, 1, 0, 5, 0],
        [1, 0, 0, 4, 0],
        [0, 1, 5, 4, 1]
])

# 評価予測した行列
[[ 5.00000000e+00  3.00000000e+00  1.57653329e-14  1.00000000e+00  3.00000000e+00]
 [ 4.00000000e+00  4.19517699e-15  1.09358328e-14  1.00000000e+00  1.00000000e+00]
 [ 1.00000000e+00  1.00000000e+00 -6.65838451e-15  5.00000000e+00  -2.79274694e-15]
 [ 1.00000000e+00 -1.77560353e-15 -5.24940942e-15  4.00000000e+00  -2.18084708e-15]
 [-1.45238681e-15  1.00000000e+00  5.00000000e+00  4.00000000e+00. 1.00000000e+00]]

# 評価予測する行列R
R = numpy.array([
        [5, 3, 0, 1, 3],
        [4, 0, 0, 1, 1],
        [1, 1, 0, 5, 0],
        [1, 0, 0, 4, 0],
        [0, 1, 5, 4, 1]
])

# 評価予測した行列
[[5.25731509 2.91770347 5.25466207 0.97267845 2.55181549]
 [3.61894077 2.02070159 3.89986101 1.03621354 1.73933467]
 [1.09531371 0.7683121  4.79398286 4.99969653 0.30608719]
 [0.96890379 0.66529464 3.90991161 3.99371207 0.29093221]
 [2.14149748 1.30976065 4.93665765 4.02229484 0.86894716]]

わからないこと

評価予測した行列に対して、レコメンドするためにどのような処理をすればよいのかわからない
「行①」に対してレコメンドをすると、「x行y列のもの」がレコメンドされるのような結果を得たい
どのような処理をすれば良いのか、方法を教えていただきたいです